Análisis de cohortes: cómo transforma decisiones de marketing y producto
¿Qué es el análisis de cohortes?
El análisis de cohortes es una herramienta fundamental en el marketing contemporáneo porque permite comprender cómo se comportan diferentes grupos de clientes a lo largo del tiempo, identificando patrones de fidelización, abandono o recurrencia que no se aprecian en los promedios globales.
En lugar de observar a todos los consumidores como una masa homogénea, el enfoque por cohortes analiza grupos de usuarios que comparten una experiencia inicial común, como la fecha de su primera compra, su registro en una aplicación o su primer contacto con una campaña publicitaria.
Diferencia con otros tipos de análisis
En este tipo de análisis, cada cohorte representa un grupo con un “punto de partida” idéntico, lo que facilita estudiar su evolución en condiciones comparables. Por ejemplo, se puede crear una cohorte con todos los usuarios que se registraron en enero y otra con los que lo hicieron en febrero, para analizar cómo cambia la tasa de retención, la frecuencia de compra o el gasto medio de cada grupo con el paso de los meses.
De este modo, las empresas pueden identificar si los usuarios adquiridos en una campaña reciente permanecen más o menos activos que los de campañas anteriores, o si ciertas estrategias de onboarding o descuentos generan clientes más fieles o más volátiles.
El principal valor del análisis de cohortes en marketing es que permite aislar el efecto del tiempo y de la antigüedad del cliente. No se trata solo de saber cuántos usuarios permanecen activos en general, sino de entender cuándo y por qué dejan de interactuar. Por ejemplo, una empresa de comercio electrónico podría descubrir que los clientes que realizaron su primera compra durante una promoción especial tienden a abandonar antes que los que llegaron de forma orgánica.
Del mismo modo, una aplicación de suscripción puede advertir que la retención mejora significativamente en las cohortes de usuarios que recibieron correos personalizados durante su primera semana.
Esta mirada desagregada convierte al análisis de cohortes en una herramienta estratégica para tomar decisiones basadas en evidencia. Ayuda a determinar si una mejora reciente en el producto o un cambio en la estrategia de precios está produciendo un impacto positivo real, o si los resultados agregados están distorsionados por el comportamiento de cohortes más antiguas.
En lugar de evaluar el rendimiento global mes a mes, se analizan las trayectorias paralelas de cada grupo, lo que ofrece una lectura mucho más precisa del comportamiento del cliente.
Por tanto, el análisis de cohortes permite pasar de una visión estática a una dinámica y evolutiva del mercado. Al entender cómo evolucionan distintos grupos de consumidores según el momento y las condiciones de su incorporación, las empresas pueden ajustar sus estrategias de captación, retención y comunicación con mayor precisión. Es una forma de convertir los datos en conocimiento accionable, y el conocimiento, en ventaja competitiva.
Cómo funciona específicamente el análisis de cohortes
El análisis de cohortes funciona agrupando a los clientes según el momento en que realizaron una acción clave —como registrarse, efectuar su primera compra o responder a una campaña— y siguiendo su comportamiento a lo largo del tiempo para identificar patrones y diferencias entre grupos.
En marketing, esta técnica permite comprender no solo cuántos usuarios compran o permanecen activos, sino cómo evoluciona su relación con la marca dependiendo del contexto en que llegaron o del tipo de estímulo que recibieron.
Definir las cohortes
El primer paso consiste en definir la llamada “acción de inicio”, es decir, el evento que da origen a cada cohorte. Puede tratarse de la fecha de alta en una aplicación, el primer pedido en una tienda online o la suscripción a una newsletter.
Todas las personas que realizan esa acción durante un mismo periodo —por ejemplo, un mes o una semana— forman una cohorte, que se analizará en conjunto. De este modo, se pueden comparar comportamientos de grupos distintos que comenzaron su relación con la marca en momentos diferentes, pero que comparten un punto de partida similar.
Establecer periodos de tiempo
Una vez definidas las cohortes, se observa su evolución temporal. En lugar de medir los resultados en fechas absolutas (enero, febrero, marzo), se hace en intervalos relativos al momento de entrada: “mes 1”, “mes 2”, “mes 3 desde el registro”. Así, las cohortes se pueden comparar, aunque hayan comenzado en meses distintos.
Por ejemplo, se puede analizar qué porcentaje de los usuarios captados en enero siguen activos al cabo de tres meses frente a los captados en febrero o marzo. Si la segunda cohorte muestra una mayor retención, podría deberse a un cambio en la estrategia de onboarding o a una campaña publicitaria más efectiva.
Medir retención y comportamiento
Los resultados se suelen representar en una tabla de cohortes, donde cada fila corresponde a un grupo de entrada y cada columna refleja el comportamiento del grupo transcurrido cierto tiempo. El valor de cada celda muestra el indicador elegido —por ejemplo, el porcentaje de clientes que repiten compra o que siguen usando el servicio—.
Esta disposición permite detectar fácilmente si las cohortes más recientes se comportan mejor o peor que las anteriores, o si existen patrones estacionales que afectan al comportamiento del consumidor.
La clave del análisis de cohortes está en su capacidad para aislar los efectos del tiempo y de la antigüedad del cliente. Mientras los análisis agregados muestran solo medias globales, este enfoque revela las dinámicas internas: qué campañas generan usuarios fieles, qué mejoras del producto aumentan la retención o qué promociones atraen clientes de corta duración.
Por ejemplo, una marca de moda podría descubrir que los compradores atraídos por grandes descuentos tienden a comprar solo una vez, mientras que los que llegan por recomendación permanecen activos durante más temporadas.
Aplicaciones y buenas prácticas en marketing y producto
El análisis de cohortes se ha convertido en una de las herramientas más poderosas del marketing moderno porque permite comprender cómo se comportan diferentes grupos de clientes a lo largo del tiempo, revelando patrones de fidelidad, abandono o crecimiento que los promedios globales no muestran. Este tipo de análisis ayuda también a retener clientes de forma más estratégica.
Retención y fidelización de clientes
En el ámbito del marketing, el análisis de cohortes se utiliza principalmente para medir la retención y la calidad de las campañas de adquisición. Un ejemplo paradigmático es el de Spotify, que usa cohortes mensuales para analizar la fidelización de nuevos usuarios según el canal por el que llegaron. Así, la empresa puede ver que los usuarios adquiridos mediante recomendaciones personales tienen tasas de permanencia mucho mayores que los que provienen de anuncios con descuentos.
Este tipo de información permite reorientar el gasto publicitario hacia los canales que generan relaciones duraderas y reducir la inversión en promociones de baja calidad. Además, complementa las estrategias de marketing de contenidos, al mostrar qué tipo de mensajes generan usuarios más fieles.
Evaluación de campañas de marketing digital
Del mismo modo, Airbnb ha utilizado el análisis de cohortes para comprender cómo el comportamiento de sus anfitriones y huéspedes varía según la fecha de incorporación. Al observar la evolución de cada cohorte, descubrieron que los anfitriones que recibían su primera reserva en los primeros siete días tenían una probabilidad mucho mayor de mantenerse activos durante más de un año.
Este hallazgo llevó a la empresa a rediseñar su proceso de onboarding, priorizando la visibilidad inicial de los nuevos anfitriones y logrando un incremento significativo en la retención.
Beneficios del análisis de cohortes
Otra aplicación fundamental es la estimación del Customer Lifetime Value (CLV), o valor de vida del cliente. Empresas como Amazon emplean análisis de cohortes para calcular cuánto gasta, en promedio, un cliente adquirido en un determinado periodo a lo largo de su ciclo de relación. Si una cohorte muestra un gasto medio más alto, puede deberse a una mejor segmentación o a un ajuste exitoso del algoritmo de recomendación.
Con esta información, el equipo de marketing puede decidir cuánto invertir para captar usuarios con un perfil similar, optimizando el retorno sobre la inversión publicitaria.
Impacto en el desarrollo de producto
En el ámbito del producto digital, el análisis de cohortes es esencial para evaluar el impacto de los cambios o nuevas funcionalidades. Netflix, por ejemplo, utiliza cohortes de usuarios para analizar la adopción de actualizaciones en su algoritmo de recomendación. Al comparar las cohortes que comenzaron a usar la plataforma antes y después de cada cambio, la compañía puede medir con precisión si las modificaciones incrementan el tiempo de visualización o la retención mensual.
Gracias a esta metodología, Netflix ha podido ajustar de forma iterativa su motor de personalización, lo que explica parte de su ventaja competitiva frente a otros servicios de streaming.
De manera similar, Duolingo ha aplicado el análisis de cohortes para estudiar la eficacia de sus mejoras de producto. Cuando introdujeron su sistema de “rachas”, observaron que las cohortes posteriores al cambio mantenían una tasa de retención 25 % superior tras 30 días de uso. El análisis no solo confirmó el éxito de la funcionalidad, sino que permitió afinar su diseño para maximizar la motivación del usuario.
Entre las buenas prácticas que garantizan un uso eficaz del análisis de cohortes, destaca la importancia de definir correctamente el punto de inicio (la acción que agrupa a los usuarios) y elegir indicadores relevantes. No basta con saber cuántos usuarios se registraron: hay que medir qué porcentaje de ellos realiza acciones valiosas, como completar una compra, suscribirse o volver al servicio.
También es fundamental mantener una periodicidad coherente —comparar siempre los mismos intervalos, como “mes 1”, “mes 3”, “mes 6” desde el registro— para que los resultados sean consistentes.
Herramientas y ejemplos de análisis de cohortes
Asimismo, la visualización de los datos juega un papel crucial. Las empresas más avanzadas emplean tablas de calor, donde las cohortes más recientes se comparan con las antiguas. Un cambio de color en la diagonal de una tabla puede revelar, por ejemplo, que una actualización reciente mejoró la retención un 10 %, o que una promoción atrajo clientes con menor valor a largo plazo.
Complementar estos datos con un análisis cualitativo —por ejemplo, encuestas de satisfacción o entrevistas de usuario— ayuda a comprender las causas detrás de los números.
Conclusión
Por lo tanto, el análisis de cohortes transforma la forma en que las empresas leen sus propios datos. En marketing, permite identificar qué estrategias de captación generan clientes leales y cuáles atraen consumidores volátiles; en producto, ayuda a evaluar con precisión el efecto de cada mejora o innovación.
Casos como los de Spotify, Netflix o Duolingo demuestran que su aplicación rigurosa convierte la analítica en una herramienta de aprendizaje continuo, capaz de anticipar tendencias y mejorar decisiones estratégicas para el futuro, impulsando así una empresa data-driven.
Si te interesa aplicar metodologías analíticas avanzadas para comprender el comportamiento del cliente y diseñar estrategias más efectivas, te recomendamos el Master en Neuromarketing de OBS Business School.
